中国国债指数收益率的ARMAGARCH模型实证研究

本文深入探讨了基于ARMA-GARCH模型的国债指数实证研究，主要针对欧债危机背景下国债市场的重要性及其量化分析的必要性。国债作为国家信用的象征，其收益率序列的波动性和与宏观经济、政策的关联性使得运用计量统计学工具进行研究具有重要意义，旨在通过数据建模来预测市场走势并控制风险。 首先，研究者概述了当前国内外关于ARCH类模型的研究现状，明确了本文的研究目标，即使用ARMA模型描述国债收益率序列的动态性，而GARCH模型则用于捕捉误差的自回归条件异方差性。考虑到金融数据的特性，如尖峰厚尾现象和投资者风险偏好导致的偏斜，本文引入了ARMA-GARCH模型，分别考虑正态分布和t分布，以提高模型的适用性和预测准确性。 在第二章，作者详尽介绍了不同误差分布下ARMA-GARCH模型的基本原理，以便为后续的实证分析提供理论基础。接着，在第三章，通过EViews软件对我国上证国债指数收益率序列进行了详尽的统计分析，包括序列相关性、平稳性、异方差性等关键特性检验，这些分析结果为选择适当的模型提供了数据支持。 在第四章，根据Akaike信息准则(AIC)进行了参数估计，确定了ARMA(p,q)和GARCH(r,s)的具体参数值。作者采用了交叉验证的方法对国债收益率序列进行预测，并对比了基于不同误差分布模型的拟合和预测性能，以寻找最适合于国债指数研究的模型。这一步骤对于提升模型的实际应用价值至关重要。 最后，第五章总结了整个研究的主要发现和结论，强调了ARMA-GARCH模型在国债指数收益率序列分析中的有效性，并指出了其在风险管理和市场预测方面的潜在应用。研究的关键术语包括ARMA-GARCH模型、国债指数、收益率序列和预测，这些都是理解本文核心内容的关键。 本文通过对ARMA-GARCH模型的细致应用，不仅提供了对我国国债指数收益率序列的深入理解，还为国债市场参与者提供了有效的风险管理和预测策略，具有很高的学术价值和实践指导意义。